Big数据分析-1/要权衡的四个要素Big数据分析-1/要权衡的四个要素通过提供对更广泛信息集的访问，大数据可以为数据分析部门和业务用户生成分析 。近几年大数据分析技术兴起，但是将大数据分析技术应用到企业品牌的营销上，并没有实施很久，大数据技术对各行业的发展产生了巨大的影响 ， 那么大数据工程师使用的大数据技术架构发生了哪些变化 。
1、想要金融类数据,应该如何收集?我觉得可以直接去股市搜集，也可以去浏览器找相关的数据资料，也可以向一些专业人士寻求一些知识，还可以去图书馆看相关方面的书籍 ， 下载金融app，查询相应的数据 。你应该找一些财经网站 ， 也可以下载一些APP资料 。当然你也可以用数据集成的方法，然后把所有的数据做成一个模板然后加到一个地方 。
【大数据分析平台整体架构】
2、大数据有哪些主要部分_大数据的主要组成部分大数据有三个主要部分 ， 分别是数学、统计学和计算机科学 。大数据的基础知识往往决定了开发者未来的成长高度 ， 所以要重视基础知识的学习 。大数据平台是收集、存储、计算、统计、分析和处理海量结构化、非结构化和半制度化数据的一系列技术平台 。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至PB或EB级的数据 ， 传统的数据仓库工具无法处理 。涉及的技术包括分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时计算等，汇集了IT领域的各种热门技术 。
现在每个人都是一个巨大的数据源，通过智能手机和个人笔记本发布大量的个人行为信息 。获取数据似乎变得越来越容易了 。数据采集模块最大的挑战在于获取海量数据的高速要求和对数据的综合考虑 。数据清洗(ETL)中传统的商业智能做法是将准确的数据放入定义好的格式中，通过基本的抽取统计生成高维数据，方便直接使用 。然而，大数据的一个最突出的特点是，它是非结构化或半结构化的 。
3、大数据工程师进行数据 平台建设有哪些方案【简介】Data 平台其实在企业发展的过程中是存在的 。在数据爆炸式增长的大数据时代，传统的企业级数据库已经不能完全满足数据管理应用中的所有需求 。就企业自身而言，需求更符合所需数据平台构建方案，那么大数据工程师构建数据平台有哪些方案呢？让我们仔细看看 。1.敏捷数据集市数据集市也是一种常见的解决方案 。底层数据产品与分析层绑定，应用层可以直接拖拽底层数据产品中的数据 。
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